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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于微调大语言模型的星群任务规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120562930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511063372.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于微调大语言模型的星群任务规划方法及系统是由谢睿达;孙维昊;胡笑旋;夏维;朱外明设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微调大语言模型的星群任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于微调大语言模型的星群任务规划方法及系统，涉及星群任务规划技术领域。本发明通过约束解析‑标签化的大语言模型对任务规划请求进行处理，得到包含问题定义、推理过程及最终答案的结构化样本；通过预先训练的面向卫星任务规划领域知识对齐的大语言模型对结构化样本进行处理，得到初步卫星任务规划方案；最后利用启发式动态调优框架对初步卫星任务规划方案进行迭代优化，得到大规模星群任务规划方案。本发明利用大语言模型的逻辑推理能力来解决大规模星群任务规划问题，通过基于思维链的卫星任务规划微调数据进行卫星任务规划领域知识微调，并结合启发式动态调优框架，高效、高质量生成大规模星群任务规划方案。

本发明授权基于微调大语言模型的星群任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于微调大语言模型的星群任务规划方法，其特征在于，包括： 接收来自用户的任务规划请求； 通过约束解析-标签化的大语言模型对任务规划请求进行处理，得到包含问题定义、推理过程及最终答案的结构化样本； 通过预先训练的面向卫星任务规划领域知识对齐的大语言模型对结构化样本进行处理，得到初步卫星任务规划方案； 利用启发式动态调优框架对初步卫星任务规划方案进行迭代优化，得到大规模星群任务规划方案； 其中，所述面向卫星任务规划领域知识对齐的大语言模型的训练过程包括： 基于仿真平台生成大规模星群任务规划的原始任务状态数据集； 采用约束解析-标签化的大语言模型对原始任务状态数据集进行处理，生成微调数据集，所述微调数据集中的数据为包括问题定义、推理过程及最终答案的结构化微调样本； 采用微调数据集对预选的通用基座大语言模型进行训练，得到面向卫星任务规划领域知识对齐的大语言模型，包括： 加载预选的基座大语言模型及其分词器，依据RS-LoRA策略对基座大语言模型中的目标线性层进行程序化修改，插入可训练的适配器模块； 读取并处理微调数据集，将微调数据集中的文本内容通过分词器转换为模型可识别的序列；同时，为每个序列构建等长的损失掩码； 配置并初始化标准的有监督微调任务；同时，设定关键超参数，包括学习率、批处理大小、训练周期数、梯度累计步数以及优化器选择，RS-LoRA微调的矩阵秩，RS-LoRA缩放系数，RS-LoRAdropout比例； 启动训练循环，在每个训练步骤中，向基座大语言模型输入经过格式化和掩码处理的批数据；基座大语言模型根据输入提示生成响应，并与微调数据集中真实的响应部分计算交叉熵损失；并通过反向传播算法更新RS-LoRA适配器的参数； 当训练达到预设的周期数或满足收敛条件后，终止训练过程，得到面向卫星任务规划领域知识对齐的大语言模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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